Prehľad strojového učenia C ++ Knižnica

V tomto článku sa zobrazí obrys knižnice Machine Learning C ++. Strojové učenie s C ++ je zaujímavou oblasťou, pretože len málo vývojárov o tom má vedomosti. C ++ je prvý jazyk používaný maximálnym počtom kódovacích zariadení. Pre strojové učenie vývojári používajú programovací jazyk Python alebo R, pretože je to skvelá alternatíva, pokiaľ ide o analýzu údajov, pretože Python má veľa modulov. C ++ sa dá použiť aj na strojové učenie, ale nie je to ľahké ako Python.

Koncepty strojového učenia C ++

Ak sa chcete začať učiť strojovým učením, musíte mať vedomosti o nasledujúcich konceptoch:

  • Programovacie jazyky
  • Lineárna algebra
  • štatistika
  • pravdepodobnosť
  • počet

Poďme sa podrobne venovať každej z nich.

1. Programovacie jazyky

Ak chcete implementovať algoritmy strojového učenia do vášho softvérového produktu alebo počítača, musíte poznať programovacie jazyky ako Python, R atď. Je dôležité mať dobré znalosti o týchto jazykoch, pretože sa používajú na implementáciu úplného procesu strojového učenia. Obidva sa ľahko učia a implementujú, pretože majú zabudované moduly knižnice, ktoré celý proces uľahčujú a zrýchľujú ako ktorýkoľvek iný jazyk.

2. Lineárna algebra

Všetci sme študovali lineárnu algebru v školskom čase, pretože je centrom všetkých operácií, ktoré môžete vykonávať v matematike. Široko používaný v reálnom živote a dobrý príklad. Používa sa vo vede a technike, ktorá nám umožňuje vykonávať rôzne prirodzené operácie s účinnosťou s lineárnou množinou rovníc, ktoré dokážeme vypočítať výstup a tiež pre budúce predpovede. Maticami, vektormi a lineárnymi transformáciami sa zaoberá lineárna algebra. Používa sa na vykonávanie a transformáciu rôznych operácií v súbore údajov.

3. Štatistika

Štatistika je tiež najdôležitejšou súčasťou nielen strojového učenia, ale aj všetkých aspektov skutočného života. Je to matematická vetva, ktorá sa zaoberá výstupom všetkých nespracovaných údajov na užitočné informácie. Iba malá vzorka zo súboru údajov môže poskytnúť veľké informácie vo výstupe pomocou štatistického nástroja. Štatistika sa väčšinou týka interpretácie, organizácie, zhromažďovania, zobrazovania, analýzy a prezentácie údajov.

4. Pravdepodobnosť

Toto sa bežne používa v strojovom vzdelávaní, pretože môžete zaručiť, čo sa bude diať ďalej, keď vložíte nejaký vstup do svojho softvéru alebo zvážite akékoľvek javy, ale vždy môžete predpovedať, čo sa môže stať na určitej úrovni, alebo môžeme povedať, čo sa s najväčšou pravdepodobnosťou stane, že je pravdepodobnosť, čo znamená, že sa niečo stane. Pomáha pri predpovedaní najpravdepodobnejšieho výsledku každej udalosti, ktorá sa vyskytuje. Výsledok pravdepodobnosti bude vždy medzi 0 a 1, kde 0 odmieta nemožnú udalosť a 1 odmieta istotu.

5. Počet

Kalkul je naj integrálnejšou súčasťou každého strojového procesu výučby, čo znie, znamená výpočet. Súvisí to s neustálymi zmenami vo výpočtoch matematiky. Má dve časti, jedna je integrálna, zatiaľ čo druhá je diferenciálny počet. Kalkul sa často používa na vývoj modelu strojového učenia. S dostupnosťou veľkých množín údajov je možné stroj navrhnúť vykonaním nepretržitých výpočtov na množinách údajov.

Odporúčané články

Toto bol sprievodca knižnicou Machine Learning C ++. Ďalej diskutujeme o prehľade knižnice Machine Learning C ++ spolu s jej konceptom. Ďalšie informácie nájdete aj v nasledujúcich článkoch -

  1. Data Science Machine Learning
  2. Modely strojového učenia
  3. Knižnice strojového učenia
  4. Čo je to strojové učenie?

Kategórie:

Vývoj softvéru